windows下切换不同版本cuda

最新推荐文章于 2025-05-03 15:47:15 发布
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分类专栏： windows 文章标签： windows cuda cudnn
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_44812718/article/details/123169243
版权

因为不同项目的开发，可能会用到不同版本的cuda
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这里我下载安装了三个不同版本的cuda
先通过cmd看一下当前版本的cuda为v10.0，接下来我打算切换成v11.1版本
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接下来：管理->高级系统设置->环境变量
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首先我们需要将CUDA_PATH对应的版本号修改为我们想要切换的版本号
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之后编辑PATH
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将v11.1对应的环境变量上移到其他版本之上
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最后重启cmd，nvcc --version查看切换成功
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使用docker切换任意版本cuda使用GPU
南意的博客
12-03 4146
在主机上运行很多下载来的机器学习代码时，这些大都运行在不同版本的tensorflow-gpu或者pytorch等的包下的。但是，运行代码的过程中，存在匹配的问题：1.不同的版本的tensorflow-gpu或pytorch对cuda版本的适配也不一样。2.不同的版本的tensorflow-gpu或pytorch对python版本的适配也不一样。3.cuda对主机操作系统的版本也有限定。
Win10系统下不同版本cuda切换
Tiktok
05-21 2万+
在此演示cuda10.0向cuda10.1切换 1.查看当前cuda nvcc -V 显示为cuda10.0 此时检查系统环境变量CUDA_PATH、NVCUDASAMPLES_ROOT配置如下： 环境变量PATH配置如下，可以看到v10.0的在最上方，系统会按从上到下的顺序检索并调用。 2.更换不同版本cuda：去官网https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载你需要的cuda版本并安装。 注意：安装时选择【自定义安装】
windows系统安装多个版本cuda，随时切换
m0_56896669的博客
03-08 5044
在windows系统中安装多个版本的cuda，使用的时候可以快速切换cuda版本
windows中cuda版本的切换
qq_38500228的博客
03-31 1万+
windows中cuda版本的切换1.环境变量设置2.切换不同版本的cuda3.操作并查看结果 1.环境变量设置 系统变量中 PATH中 2.切换不同版本的cuda 切换不同版本的cuda，需要注意上边三个路径的版本号，直接修改系统变量中的版本号，PATH中的把不同版本的cuda上下移动即可，注意对应就行 3.操作并查看结果 cuda10.2 cuda11.2 感谢大家的关注和支持 希望我写的文章能够让你们得到价值有所收获 一直在路上，还请各位多多指正！ ...
在ubuntu服务器下安装低版本cuda，降级 GCC+runfile（笔记）
最新发布
m0_73177436的博客
05-03 763
在尝试了在conda环境下安装cudatoolkit和cudnn后，发现不行，需要在环境下配置cuda为了不影响驱动cuda，准备通过安装后配置环境的方式调用cuda。我需要做的是在ubuntu22.04在我的用户环境下配置cuda10.1，gcc需求是7，本文章采用的方案主要是降级 GCC +runfile。
windows中cuda版本切换
qq_43264202的博客
08-02 9009
一、安装： cuda的安装教程较多，可以参考的博客： https://blog.youkuaiyun.com/zsc201825/article/details/91129403 安装后的默认地址：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA 本人安装了CUDA8.0与CUDA10.0两个版本，文件图如图所示： 二、版本切换： 1.方法一（推荐）： 右击我的电脑，点击属性，左上角选择高级系统设置： 选择环境变量 系统变量中的CUDA_PATH，NVCUDAS
快速切换 CUDA 版本-Windows 系统
m0_55996694的博客
03-24 1127
今天创建了一个新的CUDA版本11.3，原来是11.8，关于两个版本如何切换做一些记录。总结来看主要就两步：1.将系统变量PATH中现在所需版本的CUDA路径**上移**到另一个版本前面从而优先使用该版本；2.系统变量CUDA_PATH设置为对应版本的路径（可选但推荐）。
【Window11 不同cuda版本切换】
zzzyyy8的博客
09-16 1343
总结来说，手动切换 CUDA 版本的核心是更新系统环境变量。但是，有时候你基于当前的cuda版本建立了一个虚拟环境，这个时候在虚拟环境里面切换cuda,虚拟环境里面的cuda 没有变，是因为你的虚拟环境中已经安装了一些依赖于该 CUDA 版本的库，虚拟环境本身并不会“锁定” CUDA 版本，而是这些库通常会与特定版本的 CUDA 绑定在一起。所以在虚拟环境中，CUDA 版本一旦安装好后，通常不能直接在同一个虚拟环境中切换到不同的版本。因为 CUDA 的库和驱动与硬件以及软件的兼容性密切相关.。
Windows10下多版本CUDA的安装与切换
机器人涮火锅的博客
08-07 1489
该文章主要介绍了在Windows系统中安装多版本CUDA的步骤以及如何切换CUDA版本，具体包括确定硬件支持的CUDA版本、下载并安装CUDA、安装与之匹配的cudnn、通过修改环境变量来切换CUDA版本等内容，以满足深度学习中对不同CUDA版本的需求。
cuda8/9/10等版本一键指令切换
06-17
cuda版本切换，如切换成9.1，运行 sudo sh cuda.sh 9 1 即可。提前在ubuntu内安装好cuda的各种版本，相应的cudnn一并安装结束。运行该脚本可一键进行cuda版本切换，方便快捷。
【转载】windows10下安装和切换多个版本的CUDA，详细教程
Pharaoh_cool的博客
06-20 2011
CUDA多版本切换
【安装多版本CUDA】Windows系统，在已有一个CUDA版本下安装另外一个版本的CUDA，并安装与之对应版本的cuDNN，超详细教程!
weixin_49179299的博客
02-18 5795
在Windows系统下，安装多版本cuda并实现不同版本的cuda随意切换，满足不同代码cuda环境需求。本文是在已经安装过一个cuda版本基础上再安装另外一个版本。同时还安装与之对应版本的cudnn
win10 CUDA版本进行切换
xzh20030330的博客
10-17 662
1.1 用命令行win+R 打开cmd 输入，查看CUDA版本。1.5最后在cmd 输入 nvcc -V进行验证一下。1.3 修改系统变量中的CUDA—PATH。1.2 系统变量path中切换变量。将想用的CUDAv11.8版本上移。1.4 修改系统变量中的。
换档加速：Windows下CUDA版本切换的简易指南
gitblog_00046的博客
06-22 838
换档加速：Windows下CUDA版本切换的简易指南 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍 在深度学习领域中，CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，对于GPU加速应用至关重要。然而，在不同的开发需求和环境配置面前，经常需要在多个CUDA版本间进行切换。本文将向您介绍一个...
cuda版本切换
heer0504的博客
06-13 1072
首先输入 sudo fuser -v /dev/nvidia*显示所有进程。然后输入kill -9 ****终止要结束的进程。
WINDOWS CUDA版本的切换
luozhichengaichenlei的博客
03-05 2523
因为别人的项目是各种软件版本都会不一样，所以你可能同时装了几个CUDA版本，像我就安装了CUDA9.0、CUDA10.0、CUDA10.2，那么如何快速切换cuda版本呢？ 在第一张图保证CUDA_PATH为你想要更换的版本，第二张图对应的版本在最上面，上图表示我将要使用cuda9.0。 ...
Windows10下多版本CUDA的安装与切换 超详细教程
热门推荐
qq_50677040的博客
08-06 5万+
当我们跑深度学习的代码时，有时会遇到上古的代码，环境比较老，是低版本的 CUDA，此时我们就需要多个 CUDA 版本，并能灵活切换。本文是在已有CUDA11.2的环境下安装CUDA9.2。Windows10下多版本CUDA的安装与切换保姆级教学。
【深度学习环境】Windows10系统 | 官网下载CUDA | 如何在同一设备上切换并使用不同的CUDA版本
m0_51141265的博客
03-13 657
在深度学习中，使用不同的项目对CUDA版本可能有不同的要求。因此，有时需要根据项目要求更换不同的CUDA版本。（1）打开环境变量：“此电脑”→右键“属性”→“高级系统设置”→“环境变量”→查看系统变量中的“Path”（2）在cmd窗口中分别查看本机驱动可支持的最高cuda版本，及目前已安装的版本（详细解释见。（2）将想要使用的CUDA版本通过“上移”操作移至最上面，如下图所示。命令可查看到本机显卡驱动可支持的最高CUDA版本。命令查看目前使用的版本是否是想要的。命令即可查看到目前使用的运行。
Windows系统多个CUDA版本的相互切换
板栗的学习日常
11-26 574
在环境变量中调节path中的CUDA目录顺序即可
windows cuda降级
03-13
### 如何在 Windows 系统上对 CUDA 进行降级操作 为了确保系统的稳定性和减少潜在的冲突，在执行 CUDA 降级之前，建议先备份重要数据并记录当前设置。根据项目需求选择一个稳定的版本组合，并尽可能保持系统的简洁性[^1]。 #### 卸载现有 CUDA 工具包 卸载现有的 CUDA 版本是必要的第一步。这可以通过控制面板中的程序和功能列表完成。确保完全移除所有与目标降级版本不符的相关组件。 #### 更新或回滚显卡驱动 由于 CUDA 库和驱动与硬件紧密关联，因此可能也需要调整 NVIDIA 显卡驱动至适合新选定 CUDA 版本的版本。访问[NVIDIA 官方网站](https://www.nvidia.com/)获取对应版本的驱动程序，并按照说明安装或者通过设备管理器进行驱动回滚。 #### 下载所需版本的 CUDA 工具包 前往 NVIDIA 开发者页面下载历史发布版中所需的 CUDA 版本。注意查看官方文档以确认所选 CUDA 版本对于操作系统和其他软件的要求。 #### 修改环境变量路径 成功安装较低版本的 CUDA 后，需修改系统 PATH 变量指向新的安装目录，例如 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X\bin` 和 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X\libnvvp` [^2]。此步骤至关重要，因为它决定了命令提示符或其他应用程序调用哪个版本的工具链。 #### 创建独立的 Python 虚拟环境 考虑到不同项目的 CUDA 版本差异，推荐为每个项目创建单独的 Python 虚拟环境来隔离依赖关系。当基于某个特定 CUDA 建立虚拟环境时，应确保其中安装的所有 PyTorch 或其他深度学习框架都与该 CUDA 版本相匹配[^4]。如果遇到 cuda 和 pytorch 不兼容的情况，则可能是两者之间的版本不一致所致。 #### 测试安装 最后一步是在新环境中运行简单的测试代码验证 CUDA 是否正常工作： ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) ``` 以上过程有助于顺利完成 Windows 平台上的 CUDA 降级任务，同时维持良好的开发体验。
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